基于L1范數的分塊二維局部保持投影算法
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針對高維輸入數據維數較大時可能存在奇異值問題，同時為提高算法的運算效率以及算法的魯棒性，提出了一種基于Ll范數的分塊二維局部保持投影算法B2DLPPLI。傳統的局部保持投影算法為避免出現奇異值問題，首先運用主成分分析算法將高維數據投影到子空間中，然而這種方式將會造成高維數據中部分有效信息的流失，B2DLPPLI算法選擇將二維數據直接作為輸入數據，避免運用向量形式的輸入數據時可能造成的數據流失；同時該算法對二維輸入數據進行分塊處理，將分塊后的數據塊作為新的輸入數據，之后運用基于Ll范數的二維局部保持投影算法對其進行降維。理論上，B2DI。PPLI算法能夠較好地對數據進行降維，不僅能夠保持高維數據中的有效信息，降低計算復雜程度，提高算法的運行效率，同時還能夠克服存在外點情況下分類準確率較低問題，提高算法的魯棒性。通過選擇不同的人臉數據庫進行實驗，實驗結果表明，在存在外點的情況下，運用最近鄰分類器時能夠取得更高的分類準確率，同時所需的分類時間有所減少。
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